% 导入数据
data = readtable('data.xlsx');% 获取列名
columnNames = data.Properties.VariableNames;
numCols = width(data);% 初始化Spearman相关系数和P值矩阵
spearmanCorr = zeros(numCols);
spearmanPValues = zeros(numCols);% 计算Spearman相关系数及P值
for i = 1:numColsfor j = 1:numCols[R, P] = corr(data{:, i}, data{:, j}, 'Type', 'Spearman');spearmanCorr(i, j) = R;spearmanPValues(i, j) = P;end
end% 创建新的表格存储结果
spearmanResults = array2table(spearmanCorr, 'VariableNames', columnNames, 'RowNames', columnNames);
spearmanPResults = array2table(spearmanPValues, 'VariableNames', columnNames, 'RowNames', columnNames);% 写入新的Excel文件
writetable(spearmanResults, 'SpearmanResults.xlsx', 'WriteRowNames', true);
writetable(spearmanPResults, 'SpearmanPValues.xlsx', 'WriteRowNames', true);disp('Spearman相关性和P值已写入新的Excel文件。');

代码说明：

1. 计算Spearman相关系数和P值：使用corr函数并指定'Type', 'Spearman'来计算相关系数和P值。
2. 创建表格：将相关系数和P值矩阵转化为表格格式，以便更好地保存到Excel文件中。
3. 写入Excel文件：使用writetable将结果保存为Excel文件，分别保存相关系数和P值。

运行这个代码后，您将得到两个Excel文件：一个包含Spearman相关系数，另一个包含对应的P值。